基于双目视觉的泊车机器人障碍物检测系统

摘要

cqvip:针对泊车机器人和智能停车库研究领域中对视觉系统的需求,设计了一种基于双目视觉的泊车机器人障碍物检测系统.借鉴物理学中的控制变量法完成双目相机标定,采用Bouguet算法进行立体校正,引入YOLO卷积神经网络对障碍物进行快速检测,利用改进立体匹配算法完成对弱光照下光滑边缘障碍物的检测,搭建双目视觉系统并进行实验验证.实验结果表明,该系统检测平均耗时为0.463 s,在1400 mm至2100 mm范围内检测误差在50 mm内,具有良好的实时性和较高精度,为经济型泊车机器人的研制奠定基础.